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저자정보
김준헌 (성균관대학교) 송병후 (성균관대학교) 신동렬 (성균관대학교)
저널정보
한국컴퓨터정보학회 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 2017년 한국컴퓨터정보학회 하계학술대회 논문집 제25권 제2호
발행연도
2017.7
수록면
13 - 16 (4page)

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제스처 인식은 HCI(Human-Computer Interaction) 및 HRI(Human-Robot Interaction) 분야에서 활발히 연구되고 있는 기술이며, 제스처 데이터의 특징을 추출해내고 그에 따른 분류를 통하여 사용자의 제스처를 정확히 판별하는 것이 중요한 과제로 자리 잡았다. 본 논문에서는 EMG(Electromyography) 센서로 측정한 사용자의 손 제스처 데이터를 분석하는 방안에 대하여 서술한다. 수집된 데이터의 노이즈를 제거하고 데이터의 특징을 극대화시키기 위하여 연속적인 데이터로 변환하는 전처리 과정을 거쳐 이를 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 분류하였다. 이 때, 기존의 raw 데이터와 전처리 과정을 거친 데이터의 성능을 decision-tree 알고리즘을 통하여 비교하였다.
#제스처 분류(gesture classification) #기계 학습(machine learning) #데이터 전처리(data preprocessing)

목차

요약
I. Introduction
II. Preliminaries
III. The Proposed Scheme
IV. experiment Result
V. Conclusions
Acknowledgement
REFERENCES

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